🧵 如何提高大型 AI 模型的 GPU 利用率 大多数团队的 GPU 利用率仍然在 15-40% 之间，这意味着为相同的结果支付 3-5 倍的费用。从 15% 提高到 95% 可以将一周的运行时间缩短到同一天完成 ⚡️

GPU 利用率 = 你的加速器实际在工作的程度。 低利用率意味着空闲周期、停滞的批次和浪费的资金 💸 最大的误解是什么？“我们需要更多的 GPU。” 通常并不正确。

真正的瓶颈往往在 GPU 之外。 > 数据饥饿 > CPU 预处理 > 存储带宽限制 > 内存绑定层 > 确定瓶颈是第一步。

数据管道是第一个利用率杀手。GPU的处理速度可以快于存储的交付速度，导致硬件闲置。

快速数据管道胜利： > 增加 DataLoader 工作线程（每个 GPU 4–8 个） > 启用固定内存 > 预取批次 > 使用分布式缓存 > 仅这些就可以将利用率推高到 90% 以上。

批量大小是一个利用率乘数。更大的批量 = 每个周期更多的工作和更少的空闲 GPU 时间。如果内存限制了你，梯度累积可以达到相同的效果。

启用混合精度训练。 > FP16/BF16 减少内存使用 > 提高张量核心吞吐量 > 允许更大的批量大小 > PyTorch AMP 和 TensorFlow 策略使其成为一行代码。

优化架构之前的配置文件。 > 寻找低 SM 效率 > 替换低效操作 > 使用融合内核（FlashAttention 等） > 有时一次交换 = 巨大的加速。

多GPU扩展引入了通信开销。数据并行适用于大多数模型，管道并行在模型无法适配时提供帮助，而张量并行则适用于前沿规模的系统。

系统化的90%以上利用率路径： > 解决数据饥饿问题 > 最大化批量大小 > 开启混合精度 > 减少多GPU同步等待 > 更高的利用率意味着更快的训练、更低的成本和更低的能耗。

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